Механизм внимания, являющийся ключевым элементом современных нейросетевых архитектур, уходит корнями в непараметрическую регрессию, в частности, в метод Надарая-Ватсона. Эта связь позволяет понять, как нейросети «концентрируют» внимание на важных частях входных данных, проводя оценку целевой переменной на основе локальных средних взвешенных значений.
В методе Надарая-Ватсона, для оценки значения зависимой переменной, используются взвешенные значения уже известных зависимых переменных. Веса определяются на основе близости соответствующих независимых переменных к новой независимой переменной. Ядерная функция определяет эту близость, а ширина окна определяет степень «локальности» оценки, создавая аналог «внимания» к ближайшим соседним точкам.
Ключи, значения и запросы, используемые в механизмах внимания нейросетей, представляют собой аналоги независимых и зависимых переменных в регрессии Надарая-Ватсона. Ключи и значения соответствуют известным данным, а запросы представляют собой новые данные, для которых требуется произвести оценку. Таким образом, механизм внимания, по сути, вычисляет взвешенное среднее значений, где веса определяются схожестью запросов с ключами.
Используя ядерную функцию нормального распределения и нормализацию, можно получить формулу внимания, широко применяемую в нейросетях. Операция softmax, в частности, обеспечивает стабильность и предсказуемость весов внимания, нормализуя их в пределах от 0 до 1. В итоге, механизм внимания можно представить как процесс вычисления взвешенного среднего с использованием непараметрической регрессии и последующей нормализацией.
Изображение носит иллюстративный характер
В методе Надарая-Ватсона, для оценки значения зависимой переменной, используются взвешенные значения уже известных зависимых переменных. Веса определяются на основе близости соответствующих независимых переменных к новой независимой переменной. Ядерная функция определяет эту близость, а ширина окна определяет степень «локальности» оценки, создавая аналог «внимания» к ближайшим соседним точкам.
Ключи, значения и запросы, используемые в механизмах внимания нейросетей, представляют собой аналоги независимых и зависимых переменных в регрессии Надарая-Ватсона. Ключи и значения соответствуют известным данным, а запросы представляют собой новые данные, для которых требуется произвести оценку. Таким образом, механизм внимания, по сути, вычисляет взвешенное среднее значений, где веса определяются схожестью запросов с ключами.
Используя ядерную функцию нормального распределения и нормализацию, можно получить формулу внимания, широко применяемую в нейросетях. Операция softmax, в частности, обеспечивает стабильность и предсказуемость весов внимания, нормализуя их в пределах от 0 до 1. В итоге, механизм внимания можно представить как процесс вычисления взвешенного среднего с использованием непараметрической регрессии и последующей нормализацией.
